关键在于优化数据加载以避免拖慢GPU，核心方法包括预加载、并行化、零拷贝和缓存复用；通过设置num_workers、pin_memory、persistent_workers，改用torchvision.io.read_image、预处理存储为.pt/.lmdb格式、IterableDataset分片流式加载，并结合性能监控定位瓶颈。
关键不是换框架，而是让数据加载不拖GPU后腿。核心思路是：预加载、并行化、零拷贝、缓存复用。
用DataLoader的多进程和异步加载
PyTorch默认单线程读数据，极易成为瓶颈。设置num_workers > 0启用子进程预取，配合pin_memory=True把数据提前搬进GPU可直接访问的锁页内存。
- num_workers建议设为CPU逻辑核数的1–2倍（如8核机器试4–6），太多反而因进程调度开销变慢
- 确保persistent_workers=True，避免每个epoch重建进程，减少初始化延迟
- 若训练中报“OSError: too many open files”，调高系统ulimit -n，或适当减小num_workers
避免运行时重复解码与变换
图像每次读取都解码（JPEG→Tensor）、再做ToTensor、Normalize，非常耗时。优先在数据准备阶段完成静态处理。
- 用torchvision.io.read_image替代PIL.Image.open，速度提升2–3倍，且原生支持uint8张量输出
- 对固定尺寸、无需随机裁剪的数据集，提前将图像转成.pt或.lmdb格式，加载时直接mmap读取，跳过解码
- 自定义Dataset中，把__getitem__里耗时操作（如OpenCV滤波）移到__init__阶段预计算并缓存
用IterableDataset + 流式分片应对超大数据集
当数据远大于内存（如千万级图像），传统random shuffle会卡死。改用分片+流式迭代更可控。
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- 把数据按10k–100k样本/份切分成多个shard文件（如train_0001.pt, train_0002.pt）
- 用IterableDataset按需加载当前shard，shuffle在shard内进行，epoch末打乱shard顺序
- 配合torch.utils.data.ChainDataset串联多个shard，避免一次性加载全部索引
监控瓶颈，别靠猜
用torch.utils.benchmark或简单time.time()测单次next(iter(dataloader))耗时，对比GPU空转时间（如torch.cuda.synchronize()前后打点）。
- 若数据加载耗时 > GPU计算耗时的1.5倍，说明I/O严重拖累
- nvidia-smi观察GPU利用率长期低于60%，同时CPU使用率满载 → 典型数据加载瓶颈
- 用py-spy record -p
采样，看Python线程是否卡在PIL、cv2或pickle.load上
基本上就这些。优化效果往往立竿见影——从每batch 200ms降到30ms很常见。不复杂但容易忽略。
